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from typing import Optional

import numpy as np
from numba import jit
from collections import defaultdict
from nltk import ngrams
import heapq
import math

import sys
sys.path.append("/home/lixiaoyu/vscode_files/nano-vllm")
from nanovllm.config import Config, SpeculativeConfig
from nanovllm.engine.spec_decode.utils import write_list_to_json, read_list_from_json
from nanovllm.engine.metadata import SpecDecodeMetadata

import nltk
from nltk.probability import ConditionalFreqDist, FreqDist
from nltk.util import ngrams
import heapq
import math
from transformers import AutoTokenizer
from line_profiler import LineProfiler

class DynamicNgram:
    def __init__(self, n=3, max_cache=10000):
        self.n = n
        self.max_static_cache = 30000
        self.max_cache = max_cache
        self.static_tree = defaultdict(lambda: defaultdict(int))
        self.dynamic_tree = defaultdict(lambda: defaultdict(int))  
        self.global_timestep = 0
    
    def init(self, tokens_list:list[list[int]]):
        # 初始化词概率表
        for tokens in tokens_list:
            for i in range(len(tokens) - self.n + 1):
                context = tuple(tokens[i:i+self.n-1])
                next_token = tokens[i+self.n-1]
                self.static_tree[context][next_token] += 1
        # step1：remove ref_count==1
        for inner_dict in self.static_tree.values():
            remove_keys = [k for k, v in inner_dict.items() if v == 1]
            for k in remove_keys:
                del inner_dict[k]
        # step2：remove {}
        remove_outer_keys = [outer_key for outer_key, inner_dict in self.static_tree.items() if not inner_dict]
        for outer_key in remove_outer_keys:
            del self.static_tree[outer_key]
        # step3: in max_cache
        if len(self.static_tree) > self.max_static_cache:
            sorted_items = sorted(self.static_tree.items(), key=lambda kv: sum(kv[1].values()))
            for k, _ in sorted_items[:len(self.static_tree)-self.max_static_cache]:
                del self.static_tree[k]
    
    def flash_cache(self):
        # step1：remove ref_count==1
        for inner_dict in self.dynamic_tree.values():
            remove_keys = [k for k, v in inner_dict.items() if v == 1]
            for k in remove_keys:
                del inner_dict[k]
        # step2：remove {}
        remove_outer_keys = [outer_key for outer_key, inner_dict in self.dynamic_tree.items() if not inner_dict]
        for outer_key in remove_outer_keys:
            del self.dynamic_tree[outer_key]
        # step3: in max_cache
        if len(self.dynamic_tree) > self.max_cache:
            sorted_items = sorted(self.dynamic_tree.items(), key=lambda kv: sum(kv[1].values()))
            for k, _ in sorted_items[:len(self.dynamic_tree)-self.max_cache]:
                del self.dynamic_tree[k]
                
    def update(self, tokens: list[int]):
        self.global_timestep += len(tokens)
        for i in range(len(tokens) - self.n + 1):
            context = tuple(tokens[i:i+self.n-1])
            next_token = tokens[i+self.n-1]
            self.dynamic_tree[context][next_token] += 1
    
    def predict_next(self, prefix: list[int], top_k=1):
        context = tuple(prefix[-self.n+1:]) if len(prefix) >= self.n-1 else tuple(prefix)
        # 1. from dynamic_table
        candidates = self.dynamic_tree.get(context, {})
        total = sum(candidates.values())
        dynamic_result = sorted([(token, count/total) for token, count in candidates.items()], key=lambda x: -x[1])
        # 2. from static_table
        if not dynamic_result or (dynamic_result and dynamic_result[top_k-1][1]<0.2):
            candidates = self.static_tree.get(context, {})
            total = sum(candidates.values())
            static_result = sorted([(token, count/total) for token, count in candidates.items()], key=lambda x: -x[1])
            if not static_result or (static_result and static_result[top_k-1][1]<0.3):
                return []
            return static_result[:top_k]
            
        return dynamic_result[:top_k]
    
    def predict_sequence(self, prefix: list[int], num_tokens=4):
        """贪心算法预测多个 token (快速但非最优)"""
        sequence = []
        probs = []
        current_ctx = list(prefix)
        total_prob = 1.0
        
        for _ in range(num_tokens):
            # 预测下一个 token
            predictions = self.predict_next(current_ctx, top_k=1)
            if not predictions:
                break
                
            next_token, prob = predictions[0]
            total_prob *= prob
            if total_prob < 0.04:
                return sequence, probs
            sequence.append(next_token)
            probs.append(prob)
            current_ctx = current_ctx[1:] + [next_token] if len(current_ctx) >= self.n-1 else current_ctx + [next_token]
            
        return sequence, probs


class DynamicNgramProposer:

    def __init__(self, vllm_config: Config):
        # Minimum length of the n-gram to match.
        self.min_n = vllm_config.speculative_config.prompt_lookup_min
        # Maximum length of the n-gram to match.
        self.max_n = vllm_config.speculative_config.prompt_lookup_max
        # Number of tokens follow the match. If there are less than k
        # tokens follow the match, we will return the maximum amount of
        # tokens until the end.
        self.k = vllm_config.speculative_config.num_speculative_tokens
        # Maximum length of the model.
        self.max_model_len = vllm_config.max_model_len
        
        self.ngramers = []
        for i in range(2, 6):
            self.ngramers.append(DynamicNgram(i))
        
        if vllm_config.ngram_datasets:
            for ngramer in self.ngramers:
                ngramer.init(vllm_config.ngram_datasets)

        # Trigger Numba JIT compilation for N-gram proposer.
        # This usually takes less than 1 second.
        self.propose(np.zeros(1024, dtype=np.int32))

    def propose(
        self,
        context_token_ids: np.ndarray,
    ) -> Optional[SpecDecodeMetadata]:
        k = min(self.k, self.max_model_len - context_token_ids.shape[0])
        if k <= 0:
            return None
        
        for i in range(len(self.ngramers)-1, -1, -1):
            if self.ngramers[i].global_timestep % 10000 == 0:
                self.ngramers[i].flash_cache()
            self.ngramers[i].update(context_token_ids[-self.k-self.ngramers[i].n:].tolist())
        for i in range(len(self.ngramers)-1, -1, -1):
            spec_token_ids, spec_token_probs = self.ngramers[i].predict_sequence(context_token_ids[-self.ngramers[i].n:].tolist(), self.k)
            if spec_token_ids:
                break
        return SpecDecodeMetadata(spec_token_ids, spec_token_probs)


class NgramProposer:

    def __init__(self, vllm_config: Config):
        # Minimum length of the n-gram to match.
        self.min_n = vllm_config.speculative_config.prompt_lookup_min
        # Maximum length of the n-gram to match.
        self.max_n = vllm_config.speculative_config.prompt_lookup_max
        # Number of tokens follow the match. If there are less than k
        # tokens follow the match, we will return the maximum amount of
        # tokens until the end.
        self.k = vllm_config.speculative_config.num_speculative_tokens
        # Maximum length of the model.
        self.max_model_len = vllm_config.max_model_len

        # Trigger Numba JIT compilation for N-gram proposer.
        # This usually takes less than 1 second.
        self.propose(np.zeros(1024, dtype=np.int32))

    def propose(
        self,
        context_token_ids: np.ndarray,
    ) -> Optional[SpecDecodeMetadata]:
        """Proposes the next sequence of tokens based on n-gram pattern 
        matching in the context. The function finds matches of the last n 
        tokens in the previous context, and returns k tokens that followed 
        that match.
        
        Args:
            context_token_ids: Numpy array of token IDs representing the 
                               context sequence.

        Returns:
            np.ndarray: The sequence of tokens that followed 
                        the matched n-gram in the context.
            None: If no matching n-gram pattern is found.

        Example:
            If context_token_ids = [1,2,3,4,2,3], min_n = 2, max_n = 3, and
            k = 4:
            - The last 3 (= max_n) tokens [4,2,3] cannot find a match.
            - The last 2 tokens [2,3] will be matched against the previous 
              4 tokens [1,2,3,4].
            - Finding a match of [2,3] would return the tokens that 
              followed that pattern. Here we will return [4,2,3] because 
              we only have three tokens after the match.
        """
        # Do not generate draft tokens beyond the max model length.
        k = min(self.k, self.max_model_len - context_token_ids.shape[0])
        if k <= 0:
            return None

        # TODO(woosuk): Optimize this.
        for n in range(self.max_n, self.min_n - 1, -1):
            spec_token_ids = _find_subarray_kmp(context_token_ids, n, k)
            if spec_token_ids is not None:
                spec_token_probs = [1.0] * len(spec_token_ids)
                return SpecDecodeMetadata(spec_token_ids.tolist(), spec_token_probs)
        return None

    def load_model(self, *args, **kwargs):
        # No model to load.
        pass


@jit(nopython=True)
def _kmp_lps_array(pattern: np.ndarray) -> np.ndarray:
    """
    Build the lps (longest proper prefix which is also suffix) 
    array for the pattern.
    """
    lps = np.zeros(len(pattern), dtype=np.int32)
    prev_lps = 0  # length of the previous longest prefix suffix
    i = 1

    while i < len(pattern):
        if pattern[i] == pattern[prev_lps]:
            prev_lps += 1
            lps[i] = prev_lps
            i += 1
        else:
            if prev_lps != 0:
                prev_lps = lps[prev_lps - 1]
            else:
                lps[i] = 0
                i += 1
    return lps


@jit(nopython=True)
def _find_subarray_kmp(
    context_token_ids: np.ndarray,
    n: int,
    k: int,
) -> Optional[np.ndarray]:
    context_len = context_token_ids.shape[0]
    assert n > 0

    pattern = context_token_ids[-n:]
    # Precompute lps array for Y
    lps = _kmp_lps_array(pattern)

    i = 0
    j = 0
    # -n because the last n tokens are used as pattern
    while i < context_len - n:
        if context_token_ids[i] == pattern[j]:
            i += 1
            j += 1

            # If we have matched the entire Y
            if j == n:
                # Found pattern in context, gather the next K elements
                return context_token_ids[i:i + k]
        else:
            # Mismatch
            if j != 0:
                # Use the lps array to avoid re-checking elements
                j = lps[j - 1]
            else:
                i += 1

    # Y not found
    return None


if __name__ == "__main__":
    from datetime import datetime
    from transformers import AutoTokenizer
    import numpy as np
    current_time = datetime.now()
    context_info = f"当前时间是{current_time}\n"
    speculative_config = SpeculativeConfig(4, "ngram")
    config = Config("/home/lixiaoyu/huggingface/Qwen3-0.6B/", speculative_config=speculative_config)
    sys_prompt = context_info + """
    以下内容禁止输出给用户

    你是一个差旅助手，叫作小滴，由L-lab开发。对于和差旅无关的问题，要礼貌的拒绝回答

    调用工具存在依赖关系，所以先调用一个工具，根据工具返回结果，进一步思考，调用下一个工具，一步接一步。
    遵循以下形式：
    ...
    <tool_call>...</tool_call>
    <tool_response>...</tool_response>
    <tool_response_thinking>...</tool_response_thinking>
    ...
    <tool_call>...</tool_call>
    <tool_response>...</tool_response>
    <tool_response_thinking>...</tool_response_thinking>


    航班查询工具是一个组合工具，该工具整合了poi查询和打车查询的功能，当用户需要大小交通衔接时可直接设置depart_poi或者arrival_poi，使用方法如下：
    flight_search(departure_city_name,arrival_city_name,depart_date,depart_poi, arrival_poi,**kwargs)
    departure_city_name:必填参数，出发地所在城市名，如“上海”
    arrival_city_name:必填参数，到达地所在城市名(只支持国内城市，不支持境外城市名)，如“杭州”
    depart_date:出发日期，如"2025-01-03"
    depart_poi:必须属于departure_city_name城市，用户从该poi（poi名称即可，不需要详细地址）出发前往机场乘机，必填参数，用户没有明确表达时，设置成departure_city_name
    arrival_poi:必须属于arrival_city_name城市，用户下飞机后想要前往的poi地点（poi名称即可，不需要详细地址），必填参数，用户没有明确表达时，设置成arrival_city_name
    is_transfer:是否中转，如果要查询中转航班，设置成1，搜索直飞，设置成0，必填参数
    depart_time_earliest:用户最早从depart_poi出发时间（需要带日期），如"2025-01-01 07:00"
    arrive_time_latest:用户最晚的到达arrival_poi的时间（需要带日期），如"2025-01-02 06:00"，当用户对最晚到达时间有要求时，使用该参数筛选航班
    transport_depart_time_earliest:大交通(飞机/火车)的最早出发时间（需要带日期）
    transport_depart_time_latest:大交通的最晚出发时间（需要带日期）
    transport_arrive_time_latest:大交通的最晚到达时间（需要带日期）
    airline_name:可选参数，填入指定的航司名称（必须规范使用4个字的简称），支持多家航司，如"中国国航,东方航空"
    departure_airport_name:起飞机场，可选参数，用户对出发机场有要求设置该参数
    arrival_airport_name:降落机场，使用四字简称，如“首都机场”，“虹桥机场”，可选参数，用户对到达机场有要求设置该参数
    cabin_types:舱位，支持头等舱/商务舱/经济舱，可选参数
    min_sale_price:最低售价，单位：元，可选参数
    max_sale_price:最高售价，单位：元，可选参数
    has_pre_trip_transport_on_the_same_day:当天包含前置的大交通时，需要把该参数设置成1；同时需要把depart_time_earliest设置成上一个交通方式的到达时间之后。
    使用时遵循以下格式：<tool_call>flight_serach(**kwargs)</tool_call>。kwargs只可以传入上面列举的参数，不可用其他。
    举例：2025年7月2号8点要从北京大学出发去上海，坐飞机。
    可以这么调用工具查询满足时间要求的机票:<tool_call>flight_search(departure_city_name="北京", arrival_city_name="上海", depart_date="2025-07-02", depart_poi="北京大学", arrival_poi="上海", depart_time_earliest="2025-07-02 08:00")</tool_call>

    火车票查询工具是一个组合工具，可以查询两个站点间的直达和中转信息；该工具整合了poi查询和打车查询的功能，当用户需要大小交通衔接时可直接设置depart_poi或者arrial_poi，使用方法如下：
    train_search(departure_city_name, arrival_city_name, depart_date, depart_poi, arrival_poi, **kwargs)
    departure_city_name:出发城市，如"北京"，必填参数
    arrival_city_name:到达城市，如"上海"，必填参数
    depart_date:出发日期，如"2025-01-01"，必填参数
    depart_poi:必须属于departure_city_name城市，用户从该poi（poi名称即可，不需要详细地址）出发前往车站乘车，必填参数，用户没有明确表达时，设置成departure_city_name
    arrival_poi:必须属于arrival_city_name城市，用户下火车后想要前往的poi地点（poi名称即可，不需要详细地址），必填参数，用户没有明确表达时，设置成arrival_city_name
    depart_station:出发站名，如"北京","北京西"，可选参数，用户对出发站有要求设置该参数
    arrive_station:到达站名，如"武汉"，可选参数，用户对到达站有要求设置该参数
    is_transfer:是否中转，如果要查询中转列车，设置成1，搜索直达，设置成0，必填参数
    train_type:火车类型，支持：高铁/动车/普通车，多个选择用","连接，注意区分高铁和动车，用户没提到不需填写
    depart_time_earliest:用户最早从depart_poi出发时间（需要带日期），如"2025-01-01 07:00"，不需要累加打车的时间
    arrive_time_latest:用户最晚的到达arrival_poi的时间（需要带日期），如"2025-01-02 06:00"，当用户对最晚到达时间有要求时，使用该参数筛选火车
    transport_depart_time_earliest:大交通(飞机/火车)的最早出发时间（需要带日期）
    transport_depart_time_latest:大交通的最晚出发时间（需要带日期）
    transport_arrive_time_latest:大交通的最晚到达时间（需要带日期）
    max_price:票价不超过的最大价格，单位元
    seat_name:座席类型，支持的坐席有这些：{商务座,一等座,二等座,硬座,软座,硬卧,软卧}，用户没提到不需填写
    has_pre_trip_transport_on_the_same_day:当天包含前置的大交通时，需要把该参数设置成1；同时需要把depart_time_earliest设置成上一个交通方式的到达时间之后。
    middle_station_name:中转的车站，期望从哪里中转，is_transfer=1时候才可以使用。
    对于中转查询，使用is_transfer参数，无需自己分段查询。
    举例：
    直达查询：<tool_call>train_search(departure_city_name="北京", arrival_city_name="南京", depart_date="2025-05-01",depart_poi="北京大学", arrival_poi="南京人民医院",depart_time_latest="2025-05-01 14:00")</tool_call>
    中转查询：<tool_call>train_search(departure_city_name="北京", arrival_city_name="南京", depart_date="2025-05-01",depart_poi="北京大学", arrival_poi="南京人民医院",depart_time_latest="2025-05-01 18:00",is_transfer=1)</tool_call>
    举例：2025年7月10号从先北京去广州，再从广州去中山。
    其中广州到中山的交通查询应该这么调用工具:<tool_call>train_search(departure_city_name="广州", arrival_city_name="中山", depart_date="2025-07-10",depart_poi="广州", arrival_poi="中山", has_pre_trip_transport_on_the_same_day=1, depart_time_earliest=$上一段航班的结束时刻+$预留换乘buffer)</tool_call>

    机火同查工具整合了航班查询工具和火车票查询工具，可以同时查询机票和火车票；当用户没有对交通方式有要求的时候，强烈推荐使用该工具
    flight_and_train_search(departure_city_name, arrival_city_name, depart_date, depart_poi, arrival_poi, **kwargs)
    支持所有航班查询工具和火车票查询工具的参数
    使用时遵循以下格式：<tool_call>flight_and_train_search(**kwargs)</tool_call>。
    举例：2025年7月1号，12点要从武汉大学出发去上海滴滴百川大厦开会，会议时间是晚上8点，要及时赶上。
    可以这么调用工具查询满足时间要求的机票和火车票：<tool_call>flight_and_train_search(departure_city_name="武汉", arrival_city_name="上海", depart_date="2025-07-01", depart_poi="武汉大学", arrival_poi="滴滴百川大厦", depart_time_earliest="2025-07-01 12:00", arrive_time_latest="2025-07-01 20:00")</tool_call>

    酒店查询工具是一个函数调用，使用方法如下：
    hotel_search(city_name,checkin_date,checkout_date,**kwargs)
    city_name:城市名称(只支持国内城市，不支持境外城市名)，如“北京”，必填参数
    checkin_date:入住日期，如"2025-01-01",必填参数，用户未指明的话，默认用当前时间的日期，必填参数
    checkout_date:离店日期（至少比入店日期晚一天），如"2025-01-03",必填参数，用户未指明的话，默认用当前时间的日期加一天，必填参数
    hotel_name:酒店名称，用户没提到不需填写，只支持单个酒店查询，如果用户提到多个指定酒店，需要依次调用工具查询，不要一次性查询多个酒店
    brand_name:酒店品牌名，如“汉庭”，“如家”，可选参数，用户没提到不需填写，可以支持多个品牌查询，用逗号分隔，例如"汉庭,如家"
    room_name:房型，支持：大床房/双床房/家庭房/套房，用户没提到不需填写
    landmark:地标，如“故宫”，如果用户提到xx附近的酒店，直接把landmark设置成xx，用户如果没提到则不需要填写
    distance_range:酒店到landmark的距离，单位：米，用户如果没提到不需要填写，如果提到是附近，请设置成5000
    price_low:预算下限，可选参数，用户没提到不需填写
    price_high:预算上限，可选参数，用户没提到不需填写
    level_name:星级，用户没提到不需填写
    has_breakfast:是否包含早餐，1：包含，0:不包含，用户没提到不需填写
    has_window:房间是否有窗户，1:有窗，用户没提到不需填写
    conforming_quota:设置成1则筛选差标内的；可选参数，用户明确提到需满足差标时候才设置，否则不传
    使用时遵循以下格式：<tool_call>hotel_search(**kwargs)</tool_call>。kwargs只可以传入上面列举的参数，不可用其他。
    如：<tool_call>hotel_search(city_name="杭州", checkin_date="2025-05-01", checkout_date="2025-05-03", landmark="浙江大学")</tool_call>

    生成卡片(只对航班/火车/酒店)，卡片信息（除了is_last字段，is_last用来标记同种类型推荐列表的最后一个）必须保证来自于tool_response，尤其是item_key字段必须保证和tool_response中对应资源的字段完全一致。
    如果涉及到中转的火车查询，根据工具结果生成一张卡片即可。
    对于火车，<card>{"category":"火车","train_code":,"from_station_name":,"to_station_name":,"depart_date":,"item_key":,"is_last":1or0(是否是推荐的最后一个火车)}</card>
    对于航班，<card>{"category":"航班","departure_datetime":,"flight_number":,"departure_airport_name":,"arrival_airport_name":,"item_key":,"is_last":1or0(是否是推荐的最后一个航班)}</card>
    对于酒店，<card>{"category":"酒店","hotel_name":,"checkin_date":,"checkout_date":,"item_key":,"is_last":1or0(是否是推荐的最后一个酒店)}</card>
    注意：<card>...</card>也只能在答案中使用（在</think>后面），禁止出现在思考过程中

    你具有联网搜索的能力。在处理一些实时信息时候，你可以通过使用联网搜索功能来获取相关信息，然后给用户更精准的回复。
    联网搜索是一个函数调用：
    web_search(query)
    query:搜索的关键词，要做到言简意赅。
    使用时遵循以下格式<tool_call>web_search(**kwargs)</tool_call>,如<tool_call>web_search(query="2025年5月1日 北京 天气")</tool_call>
    注意机票/酒店/火车的相关查询，使用专门的机票/酒店/火车查询工具，不要使用web_search。
    注意不要重复搜索已经搜索过的关键词。

    你具有poi搜索的能力，可以根据地点描述查询地址。
    poi搜索是一个函数调用：
    poi_search(query,city_name,**kwargs)
    query:地点的描述
    city_name:地点所在的城市名
    is_area:如果地点属于一个范围，设置is_area=1,否则无需设置，可选参数
    使用时遵循以下格式<tool_call>poi_search(**kwargs)</tool_call>,如<tool_call>poi_search(query="北邮",city_name="北京")</tool_call>
    注意poi_search结果可能会有多个，如果不确定是哪一个，可以把列表告诉用户，让用户从列表中选择。

    你具有滴滴打车查询的能力，可以获得两个地点之间的距离，打车时间的信息。
    打车查询是一个函数调用：
    ride_hailing(origin, destination, city_name)
    origin:出发的地点
    destination:到达的地点
    city_name:查询的城市名
    使用时遵循以下格式<tool_call>ride_hailing(**kwargs)</tool_call>，如<tool_call>ride_hailing(origin="故宫", destination="颐和园", city_name="北京")</tool_call>
    注意该工具只能用于同一个城市的两个地点之间的路线查询。

    在所有其他工具调用结束后必须调用整合资源工具，用于后续生成卡片。使用方法如下：
    整合资源()
    使用时遵循以下格式：<tool_call>整合资源()</tool_call>
    注意：该工具无需传入参数

    你会生成卡片，卡片生成的方法：
    对于火车，<card>{"category":"火车","depart_date":,"TrainName":,"StartStationName":,"EndStationName":,"StartTime":,"EndTime":}</card>
    对于航班，<card>{"category":"航班","departure_datetime":,"flight_number":,"departure_airport_name":,"arrival_airport_name":,"cabin_name":}</card>
    对于酒店，<card>{"category":"酒店","didi_hotel_id":,"hotel_name":,"checkin_date":,"checkout_date":}</card>
    举例说明如下：
    推荐入住xx酒店，酒店信息介绍，
    <card>...</card>
    推荐xx航班，航班信息介绍，
    <card>...</card>
    ..

    日期时间助手是一个函数调用，对于复杂的日期时间推理可以使用它
    使用方法
    copilot(question)
    question是问题的描述,要描述的清晰简洁
    使用时遵循以下格式<tool_call>copilot(**kwargs)</tool_call>
    如：<tool_call>copilot(question="现在是2025-04-01,下周三的日期是多少")</tool_call>

    需要遵循的原则：
    对于不确定信息，不要自己假设，要主动询问用户。
    推荐酒店/火车/航班采用markdown格式，日期和其他信息要清晰，并且要生成相应的卡片。
    推荐的酒店/火车/航班必须来自tool_response中的结果，禁止假设，不要遗漏工具的调用。
    使用工具时一定要以<tool_call>为开头。
    如果用户涉及到准时的事件，行程规划必须保证预留足够的时间，预留多久时间需要推理，符合常识。
    默认至少要给出去程和返程的交通方式（航班或者火车），酒店住宿（酒店推荐两个候选）的方案。
    最终规划的行程结果放到<answer>后输出。
    """
    response = '<think>\n好的，用户需要从北京到广州的行程，希望明天晚上出发。首先，我需要确认用户的具体需求。用户提到明天晚上出发，所以需要确定出发时间和到达时间。用户没有提供具体的日期，但根据问题中的“明天”可以推断出日期。接下来，我需要调用航班查询工具来查找从北京到广州的航班，确保出发时间在明天晚上。然后，使用火车票查询工具来确认是否有直达或中转的火车，确保行程安排合理。最后，整合所有信息生成卡片，推荐合适的酒店和交通方式，并确保符合用户的要求。\n</think>\n\n<tool_call>flight_search(departure_city_name="北京", arrival_city_name="广州", depart_date="2025-07-02", depart_poi="北京", arrival_poi="广州", is_transfer=1, depart_time_earliest="2025-07-02 20:00")</tool_call>\n<tool_call>train_search(departure_city_name="北京", arrival_city_name="广州", depart_date="2025-07-02", depart_poi="北京", arrival_poi="广州", is_transfer=1, train_type="高铁", depart_time_earliest="2025-07-02 20:00")</tool_call>\n<tool_response_thinking>...</tool_response_thinking>\n<tool_response_thinking>...</tool_response_thinking>\n<tool_response_thinking>...</tool_response_thinking>\n<tool_response_thinking>...</tool_response_thinking>\n<tool_response_thinking>...</tool_response_thinking>\n<tool_response_thinking>...</tool_response_thinking>\n<tool_response_thinking>...</tool_response_thinking>\n<tool_response_thinking>...</tool_response_thinking>\n<tool_response_thinking>...</tool_response_thinking>\n<tool_response_thinking>...</tool_response_thinking>\n<tool_response_thinking>...</tool_response_thinking>\n<tool_response_thinking>...</tool_response_thinking>\n<tool_response_thinking>...</tool_response_thinking>\n<tool_response_thinking>...</tool_response_thinking>\n<tool_response_thinking>...</tool_response_thinking>\n<tool_response_thinking>...</tool_response_thinking>\n<tool_response_thinking>...</tool_response_thinking>\n<tool_response_thinking>...</tool_response_thinking>\n<tool_response_thinking>...</tool_response_thinking>\n<tool_response_thinking'
    proposer = NgramProposer(config)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.model, use_fast=True)
    context_token_ids = tokenizer.encode(sys_prompt+response)
    proposer.propose(np.array(context_token_ids, dtype=np.int32))
